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  <title>数据库选型 | 为吾优</title>
  

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    <article>
      <h1>数据库选型</h1>
<p>作者：大宽宽</p>
<p>在整个行业发展过程中，一些需求催生了各种各样的的优化的机会。有人抓住机会去提出新的数据模型和查询接口。比如：</p>
<ul>
<li>想内存数据库，上redis</li>
<li>想高性能访问KV模型，有rocksDB</li>
<li>想制作树状结构的数据，mongo你值得拥有</li>
<li>想做图分析，有图数据库</li>
<li>想要时序数据，有influxdb和Prometheus这种列存</li>
<li>想做Data Warehouse，有GP、有大规模的并行计算引擎</li>
<li>想做高性能海量数据存储，但是访问的方式相对简单，可以上Hadoop全家桶，Spark全家桶</li>
<li>想做海量数据的KV，有HBase，Cassandra</li>
<li>……</li>
</ul>
<p>就连SQL自己也在演进，比如各大数据库增加了对json格式的支持，MySQL还搞了个X-API，弄得像mongo一样；Postgres中一列可以是复合的类型（类似于struct），也可以是数组类型。mysql和postgres还支持全文索引（按照王垠的讲法，是不是这时候得先用一套LSM tree库玩转sstable管理，然后再攒一个lucene做分词和倒排？）</p>
<p>根据实际需求，从上面这些备选中，总能找到几个东西组合在一起满足需要。如果还不够用，那就按照需求定制，就像polarDB，TiDB。但我相信，绝大部分的开发场景，弄个mysql，sqlite之类的就完事了，不需要特别仔细的优化。</p>
<p>遇到了SQL处理不了的，有价值的问题，去解决，去优化，去建模就好。光吐槽SQL这也不行，那也不行，没有任何卵用。</p>

    </article>
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